主要研究方向：分子设计与药物开发：利用计算化学模拟分子相互作用，加速新药筛选和优化（如 COVID-19 药物）。材料科学与纳米技术：开发功能材料（如石墨烯、量子点）和纳米器件，研究其在能源存储中的应用。催化与能源化学：优化催化剂设计，研究可再生能源（如氢能、光伏材料）的化学过程。计算关联：高算力支持量子化学...

​主要研究方向：基因组学与蛋白质组学：通过下一代测序（NGS）技术分析 DNA 和 RNA 序列，研究基因表达和蛋白质相互作用。单细胞测序成为热点。精准医学：基于个体基因组、表观遗传和环境数据，开发针对性治疗方案，尤其在癌症和罕见病领域。再生医学：研究干细胞分化、组织工程和 3D 生物打印，探索器官修复和替代。计算关联：高性能计算用于基因组组装、蛋白质折叠模拟和多组学数据整合。...

主要研究方向：认知神经科学：研究大脑如何处理信息、记忆和决策，重点使用功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和正电子发射断层扫描（PET）等技术分析神经活动。当前关注点包括神经网络的动态连接和认知障碍（如阿尔茨海默病）的早期检测。心理健康与干预：探索精神疾病（如抑郁症、焦虑症、精神分裂症）的生物学基础，研究基因-环境相互作用及心理治疗效果。近年来，数字干预（如移动应用）和神经反馈技术成为热点。社会行为与决策：分析群体行为、情绪传播和决策过程，结合社会心理学实验和计算模型，研究文化差异对行为的影响。计算关联：高性能计算用于处理海量神经影像数据和运行深度学习模型。...

主要研究方向：人工智能与机器学习：开发深度学习模型（如 Transformer、扩散模型），应用于自然语言处理、图像识别和生成式 AI。分布式计算与云计算：优化大规模数据处理系统，研究边缘计算和分布式机器学习框架（如 federated learning），以应对物联网和大数据需求。量子计算：探索量子算法（如 Shor 算法、Grover 算法）及硬件实现，应用于密码学和优化问题。计算关联：高算力支持大模型训练、分布式任务调度和量子模拟。...

主要研究方向：人工智能与机器学习：开发深度学习模型（如 Transformer、扩散模型），应用于自然语言处理、图像识别和生成式 AI。分布式计算与云计算：优化大规模数据处理系统，研究边缘计算和分布式机器学习框架（如 federated learning），以应对物联网和大数据需求。量子计算：探索量子算法（如 Shor 算法、Grover 算法）及硬件实现，应用于密码学和优化问题。计算关联：高算力支持大模型训练、分布式任务调度和量子模拟。...